Collaborative Wideband Spectrum Sensing and Scheduling for Networked UAVs in UTM Systems

要約

この論文では、検出されたスペクトル ホールを機会を利用して利用する二次ユーザーとして機能する、ネットワーク化された無人航空機 (UAV) の協調的な広帯域スペクトル センシングとスケジューリングのためのデータ駆動型フレームワークを提案します。
この目的を達成するために、収集された I/Q サンプルに基づいて空きスペクトル スポットを検出するための広帯域スペクトル センシングのためのマルチクラス分類問題を提案します。
スペクトル センシング モジュールの精度を高めるために、個々の UAV によるマルチクラス分類の出力は、無人航空機システム交通管理 (UTM) エコシステム内のサーバーで融合されます。
スペクトル スケジューリング フェーズでは、強化学習 (RL) ソリューションを活用して、検出されたスペクトル ホールをセカンダリ ユーザー (UAV) に動的に割り当てます。
提案された方法を評価するために、MATLAB LTE ツールボックスを使用して、選択した関心領域内の基地局 (BS) の位置を組み込み、レイ トレーシングを実行し、一次データセットをエミュレートすることにより、現実に近い合成データセットを生成する包括的なシミュレーション フレームワークを確立します。
ユーザーは I/Q サンプルの観点から使用状況をチャネル化します。
この評価方法は、航空デバイス向けの ML/AI ベースのスペクトル管理ソリューションの開発に使用できる大規模なスペクトル データセットを生成するための柔軟なフレームワークを提供します。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a data-driven framework for collaborative wideband spectrum sensing and scheduling for networked unmanned aerial vehicles (UAVs), which act as the secondary users to opportunistically utilize detected spectrum holes. To this end, we propose a multi-class classification problem for wideband spectrum sensing to detect vacant spectrum spots based on collected I/Q samples. To enhance the accuracy of the spectrum sensing module, the outputs from the multi-class classification by each individual UAV are fused at a server in the unmanned aircraft system traffic management (UTM) ecosystem. In the spectrum scheduling phase, we leverage reinforcement learning (RL) solutions to dynamically allocate the detected spectrum holes to the secondary users (i.e., UAVs). To evaluate the proposed methods, we establish a comprehensive simulation framework that generates a near-realistic synthetic dataset using MATLAB LTE toolbox by incorporating base-station~(BS) locations in a chosen area of interest, performing ray-tracing, and emulating the primary users channel usage in terms of I/Q samples. This evaluation methodology provides a flexible framework to generate large spectrum datasets that could be used for developing ML/AI-based spectrum management solutions for aerial devices.

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